Nadun Ranawaka Arachchige

収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• バッチ型ロボットポリシー配信のためのアクションチャンクスケジューリング
  群制御2026/8/1

  複数のロボットにリモートGPUからポリシーを配信する際のスケジューリング問題を定式化し、ロボットごとのアクションチャンク消費速度の違いを考慮したスケジューリングアルゴリズムを提案。実機実験で最大18%のスループット向上を確認した。

• 静的入力・動的出力：移動物体操作のための反事実行動拡張
  マニピュレーション2026/7/1

  静的物体のデモのみで訓練したポリシーを、テスト時の物体の動きに適応させる手法SIDOを提案。物体の未来位置予測と到達を分離し、反事実的な位置ずらしで行動を拡張する。

• モデルベースとモデルフリー拡散の統合による制約付き計画
  計画/拡散モデル2025/9/1

  モデルフリー拡散プランナとモデルベース最適化モジュールを、追加学習なしで統合する生成モデリング枠組みJM2Dを提案し、安全制約下のロボット操作で性能と安全性を両立させた。

• SAIL: 模倣学習ポリシーのデモンストレーション超高速実行
  模倣学習2025/6/1

  模倣学習ポリシーをデモより速く実行するためのシステムSAILを提案し、シミュレーションで最大4倍、実機で最大3.2倍の高速化を実現した。

• ロボットマニピュレーションのための大規模データセット学習で重要な要素は何か
  マニピュレーション2025/6/1

  大規模ロボットデータセットの構成を体系的に研究し、多様性の強調点と既存データからの効果的なデモンストレーション検索方法を明らかにした。

• RAIL: 到達可能性を活用した模倣学習による安全な方策実行
  模倣学習2024/9/1

  模倣学習の方策に到達可能性ベースの安全フィルタを組み合わせ、ハード制約下での性能と安全性の関係を分析し、実機でリアルタイム動作を確認した。